AIエージェントは、業務効率化から顧客対応まで幅広く活用できる注目の技術です。しかし「どうやって作れば良いのか？」という疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
今回は、Pythonを用いたフルコード開発と、ローコードツールAutomation 360を活用した方法の2つのアプローチで、AIエージェントの作り方をステップごとに解説します。
AIエージェントを作る前の事前準備
まずは、AIエージェントを導入する前に欠かせない準備段階のステップを解説します。
AIエージェントを作る目的を明確化する
AIエージェントを開発するうえで最初に行うべきは、「何のために作るのか」を明確にすることです。目的があいまいなままでは、機能が中途半端になり、期待する成果が得られません。
例えば、顧客対応の品質向上を狙うなら、自然な会話を通じて情報提供や問題解決を行えるチャットボット型のエージェントが適しています。
さらに、新規サービスの付加価値を高めたいのであれば、顧客の嗜好を分析してレコメンドを行うエージェントの開発が考えられるでしょう。
このように、目的を具体的に設定することで、AIエージェントの設計方針や活用範囲が明確になり、開発後の成果につながります。
開発の方法を決定する
次に重要なのが、AIエージェントの開発方法を決めることです。開発のアプローチによって、必要なスキルや期間、コスト、カスタマイズ性が大きく異なります。
自社で一から開発する場合は、AIに関する高度な知識やプログラミングスキルが求められますが、その分、柔軟なカスタマイズが可能です。
反対に、既存のプラットフォームやツールを利用する場合は、比較的短期間かつ低コストで導入でき、専門知識がなくても運用を始められます。
ただし、その場合は自由度が制限されることもあります。
自社のリソースや予算、目指すゴールに応じて最適な方法を選択することが、効率的で持続的なAIエージェント活用につながります。
【フルコード／Python】AIエージェントの作り方
AIエージェントをPythonで1から作成する場合のステップを、4つに分けて解説します。
ステップ1｜環境構築
最初に行うべきは、開発環境の整備です。仮想環境を構築することで依存関係の衝突を防ぎ、プロジェクトごとにクリーンな環境を維持できます。
仮想環境を作成したら、次に必要なパッケージをインストールします。代表的なものとしては、自然言語処理のための「Transformers」、AIエージェント開発に特化した「LangChain」や「OpenAI API」などがあります。
これらを活用することで、基本的な会話処理やデータ分析タスクをこなせるAIエージェントの土台を整えられます。
ステップ2｜外部ツールの連携
AIエージェントの可能性を広げるには、外部ツールとの連携が欠かせません。単なる会話モデルにとどまらず、外部システムを呼び出すことで複雑な処理や自動化を実現できます。
例えば「LangGraph」を利用すれば、エージェントのタスクをノードごとに分解し、フロー全体を視覚的かつ柔軟に設計できます。また「PydanticAI」を使うと、外部APIとのやり取りに必要なデータ構造を型安全に定義でき、エージェントが受け渡す情報の整合性を担保できます。
これらを組み合わせることで、顧客対応や業務効率化など、より実践的なAIエージェントを構築することが可能になります。
ステップ3｜動作確認
外部ツールとの接続や基本ロジックが整ったら、必ず動作確認を行います。単純なテスト会話から始め、入力と出力が期待通りに動作するかを検証することが重要です。
特にAIエージェントでは、プロンプト設計のわずかな違いで結果が大きく変わるため、繰り返しテストしながら最適化していく必要があります。
また、処理ロジックのエラーハンドリングやタイムアウト設定なども、この段階で整えておくと実運用でのトラブルを防ぎやすくなります。
ステップ4｜実装
テストを重ねて安定した動作を確認できたら、いよいよ現場への実装に進みます。実際の業務システムや顧客対応チャネルに組み込むことで、AIエージェントが実用的に機能し始めます。
なお、導入後も定期的にログを確認し、改善を繰り返しましょう。AIは環境やデータに応じて挙動が変化するため、継続的な調整が成果につながります。
【ローコード／Automation 360】AIエージェントの作り方
AIエージェントをゼロからコードで開発するには高度なスキルが必要ですが、ローコードツールを利用すれば、専門的な知識がなくても比較的容易に導入できます。その代表例が「Automation 360」です。
Automation 360はRPAやAI技術を活用した自動化プラットフォームで、企業の業務課題や性質に合わせて効果的に導入できるよう、システムサポートが導入・運用支援を行っています。
Automation 360でAIエージェントを作成する方法は2つあります。ひとつは「AI Student Studio」で、繰り返しの業務や文書処理をRPAやAI-OCRと組み合わせて自動化できる仕組みです。
もうひとつが「AI Enterprise Knowledge」で、チャットベースのAIエージェントを簡単に構築できる機能です。後者はRAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用しており、組織の持つ知識やドキュメントをもとに自然な会話で質問応答を実現できます。
ここでは、AI Enterprise Knowledgeを用いてAIエージェントを構築する流れを、4つのステップに分けて解説します。
ステップ1｜新しいプロジェクトを作成
まずはAutomation 360上で新しいプロジェクトを作成します。プロジェクトを新規作成すると、自動的にRAGベースのナレッジシステムと、標準的なAIエージェントが生成されます。これにより、ゼロからシステム設計を行わなくても、すぐにAIエージェントのカスタマイズに取り掛かることが可能です。
ステップ2｜エージェントが参照するファイルをアップロード
次に、エージェントに学習させたい情報を追加します。その方法は大きく2つあります。
1つ目はWebサイトを追加する方法です。ウェブクローラーを利用して指定したサイトから情報を取得し、エージェントに学習させます。例えば銀行のクレジットカード商品ページを取り込み、利用者の質問に応じて詳細を回答できるようにすることが可能です。
ただし、一部のサイトはクローラーによる取得をブロックしている場合があるため注意が必要です。
2つ目はドキュメントを直接アップロードする方法です。PDFやHTMLファイル、マニュアル、利用規約などをそのまま取り込めば、ブロックされる心配なくナレッジベースを充実させられます。
実際の運用ではWebとドキュメントの両方を組み合わせることで、より幅広い知識を持つAIエージェントを育成できます。
ステップ3｜エージェントの設定
学習素材を追加した後は、エージェント自体の設定を行います。標準で用意されたデフォルトエージェントを利用することも、自社独自のカスタムエージェントを作成することも可能です。
設定項目の中でも重要なのが「パーソナリティセクション」です。ここでは、エージェントの回答スタイルを決められます。例えば、初心者向けにわかりやすく丁寧に説明するモード、業務担当者向けに簡潔に答えるモード、専門家として権威ある回答をするモードなど、利用シーンに応じて調整できます。
さらに、質問に応答するAIモデルも選択可能です。用途に応じて軽量モデルを採用するか、精度を重視して高性能モデルを利用するかを決めることで、パフォーマンスとコストのバランスを取ることができます。
ステップ4｜利用者へ展開 or 自動化プロセスへ組み込み
設定が完了したAIエージェントは、いよいよ運用に移ります。社内ポータルや顧客向けチャット窓口にエージェントを導入するなど、組織内のユーザーに直接利用してもらう方法や、既存の自動化フローの一部としてAIエージェントを組み込む方法で展開します。
いずれの場合も、運用を始めてからログを分析し、回答精度や応答スタイルを継続的に改善していくことが重要です。
まとめ
AIエージェントを成功させるには、目的の明確化と自社に合った開発方法の選択が重要です。Pythonによる本格的な構築も、ローコードでの導入も、正しい手順を踏めば実用的な成果が得られます。自社のリソースや目的に合わせて最適な方法を選び、段階的にAIエージェントを活用していきましょう。
なお、「Automation 360」なら、ローコードでのAIエージェント開発が可能で、柔軟なカスタマイズにも対応できます。専門知識がなくても段階的にAIエージェントを構築し、業務やサービスに組み込むことが可能です。ローコードならではのスピード感と柔軟性を活かしながら、組織全体でAIの力を最大限に引き出すことができるでしょう。
システムサポートが業務の棚卸から伴走いたしますので、業務効率に課題を感じている企業様は、ぜひ一度ご相談ください。
